Python против R против Scala для науки о данных

Наука о данных — динамичная, увлекательная и многообещающая область. Влияние и варианты использования науки о данных постоянно растут, и набор инструментов, необходимых для достижения этих приложений, быстро расширяется. В результате специалисты по данным должны знать лучшие решения для каждого задания.

Хотя существует множество языков, которые могут быть полезны исследователю данных , Python для науки о данных является одним из широко используемых решений для обработки данных. Однако R и Scala также являются мощными решениями с мощными библиотеками. Мы хотим сосредоточиться на пакетах обработки данных, которые лучше всего подходят для машинного обучения, основанные на анализе данных, визуализации размера проекта и воспроизводимых исследованиях для реализации надлежащих решений машинного обучения.

Давайте кратко узнаем о производительности Scala, Python и R в этой статье.

Что такое Питон?

Python — широко используемый интерпретируемый язык высокого уровня, созданный в 1991 году Гвидо ван Россумом. Python известен своей простотой изучения, читабельностью кода и понятностью. Его синтаксис позволяет программистам выражать концепции в меньшем количестве строк кода, чем это было бы возможно в таких языках, как C.

Кроме того, Python — это язык на основе интерпретатора, поэтому код можно запускать сразу после его написания. Это означает, что создание прототипа может быть очень быстрым и не требует специальных шагов редактирования/компиляции/связывания/запуска. Помимо модулей и пакетов, Python для науки о данных также поддерживает повторное использование кода и модульность программ. Бесплатная лицензия доступна вместе с интерпретатором Python, а также обширной стандартной библиотекой.

Что такое Скала?

Scala — это мощный язык программирования, сочетающий в себе лучшие черты как объектно-ориентированного, так и функционального программирования. Созданный Мартином Одерски и выпущенный в 2004 году, Scala с тех пор стал одним из самых популярных языков для разработки крупномасштабных приложений.

Кроме того, Scala известен своим лаконичным и выразительным синтаксисом, который упрощает написание надежного и удобного в сопровождении кода. Кроме того, система типов Scala помогает предотвратить ошибки во время компиляции, что делает ее идеальным выбором для критически важных приложений. Кроме того, поддержка параллельного программирования в Scala делает его отличным выбором для разработки высокопроизводительных приложений. Благодаря сочетанию выразительности, безопасности и производительности неудивительно, что Scala стал предпочтительным языком для многих разработчиков.

Что такое Р?

R Foundation for Statistical Computing предоставляет языки программирования и бесплатные программные среды для статистических вычислений и графики. Статистическое программное обеспечение и анализ данных часто разрабатываются на языке R статистиками и сборщиками данных. Исследования баз данных научной литературы и опросы специалистов по сбору данных показывают, что популярность R существенно выросла за последние годы. Несмотря на то, что R становится все более популярным, он по-прежнему считается сложным языком для освоения.

Однако это, вероятно, связано с тем, что это серьезный язык программирования с высокими стандартами. Как только эти стандарты будут поняты, R станет довольно простым в использовании. Кроме того, существует множество онлайн-ресурсов, которые помогут новым пользователям начать работу с R. В целом, R — это мощный инструмент для анализа данных, который стоит усилий, необходимых для его изучения.

Экосистема в языках программирования Python, Scala и R

Python имеет довольно широкое сообщество, которое использует его для многих приложений по обработке и анализу данных. Отличная экосистема пакетов Python, ориентированных на обработку данных, делает это одним из самых фундаментальных применений для анализа данных. Один из этих пакетов, Pandas с NumPy, упрощает импорт, анализ и визуализацию данных.

Scala — это язык программирования общего назначения, который можно использовать как для функционального программирования, так и для объектно-ориентированных парадигм. Он предлагает вам некоторые уникальные возможности, такие как вывод типов, интерполяция строк, отличная масштабируемость и медленные вычисления. Кроме того, виртуальная машина Java может запускать код Scala после преобразования в байты. Язык программирования часто используется в науке о данных, веб-разработке и машинном обучении.

Обладая богатой экосистемой, язык программирования R в основном используется для интеллектуального анализа данных и базовых методов машинного обучения. Он полезен для статистического анализа огромных наборов данных, предоставляет различные варианты исследования данных и облегчает использование вероятностных распределений и применение различных статистических тестов.

Python против R против Scala

Подводя итоги

Языки программирования полезны в науке о данных, поскольку они решают различные задачи с данными, такие как идентификация, представление и извлечение полезной информации из различных источников данных. Будь то Python против R или Scala против R или производительность Spark Scala против Python , выбор языков программирования во многом зависит от задач.

В то время как вы можете использовать Python или R для небольших или средних решений по обработке данных, Scala всегда является выбором, когда речь идет о более крупных приложениях для обработки данных, чтобы упростить обслуживание. Поскольку все эти три языка программирования зависят от конкретной задачи, специалисту по данным крайне важно знать сильные и слабые стороны каждого языка. Изучать сразу все три языка может быть сложно, но эти три языка программирования изящно справляются со своей задачей и сочетаются с простыми решениями для машинного обучения.

Читайте также: Как наука о данных меняет мир?